[논문]확률분포 특성을 이용한 탱커부두에서의 선박접안속도 예측값 추정

이상원; 조장원; 조익순

doi:10.5394/kinpr.2019.43.3.186

확률분포 특성을 이용한 탱커부두에서의 선박접안속도 예측값 추정
Estimation of Berthing Velocity Using Probability Distribution Characteristics in Tanker Terminal 원문보기

한국항해항만학회지 = Journal of navigation and port research, v.43 no.3, 2019년, pp.186 - 196

이상원 (한국해양대학교 대학원) , 조장원 (한국해양수산연수원) , 조익순 (한국해양대학교 선박운항과)

초록
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선박의 접안과정 중 발생하는 접안에너지는 접안속도와 밀접한 관계가 있다. 접안속도가 과다할 경우 선박 및 부두에 손상이 발생하는 접안사고로 이어질 수 있으므로 적절한 접안속도를 설계하는 것이 중요하다. 선박접안속도의 경우, 일반적으로 대수정규분포를 따른다고 가정하고 있으나 국내에서는 이에 대한 검증이나 연구가 없어 해외의 사례를 바탕으로 설계접안속도를 설정하고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 부두의 선박접안속도 분석을 통계학적으로 접근하여 실측데이터와 확률분포를 비교하여 가장 적합한 확률분포를 찾고자 하였다. 적합도 검정으로는 K-S(Kolmogorov-Smirnov) 검정, A-D(Anderson-Darling) 검정, Q-Q(Quantile-Quantile) 플롯 등을 이용하여 접안속도 실측치 분포에 적합한 확률분포를 확인하였다. 분석 결과, 접안속도의 빈도분포는 선박의 재화상태에 따라 만재 시, 대수정규분포, 경하 시에는 와이블분포와 적합함을 확인하였다. 또한 적합도 검정 결과를 이용하여 초과확률에 해당하는 접안속도 예측치를 산출하였다. 이 예측값과 해당 부두의 설계접안속도와 비교 해본 결과, 예측값이 설계값을 크게 초과함을 확인하였다. 이를 통해 설계 시의 접안속도가 현실과 맞지 않게 다소 낮게 설정되어 있음을 알 수 있으며, 이 결과를 바탕으로 적정 설계접안속도 산정법 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Berthing energy is majorly influenced by the berthing velocity. It is necessary to design an appropriate berthing velocity for each pier, since excessive berthing velocity can cause berthing accident causing damage to the ship and pier. In this study, as a statistical approach for berthing velocity, the probability distributions suitable for the berthing velocities were confirmed using the K-S test, the A-D test and the Q-Q plot. As a result, the frequency distribution of the berthing velocity was found to be suitable using the Weibull distribution as well as the lognormal distribution. Additionally, the predicted values obtained through estimation of the berthing velocity using the concept of probability of exceedance in this study is proposed as a reference of design berthing velocity. It can be observed that the design berthing velocity is set to be somewhat low so that it does not practically match with the reality. This study and its results can be expected to contribute to the development of a proper design velocity calculation method.

주제어

표/그림 (22)

그림 Fig. 1 Relationship between DWT and berthing velocity
그림 Fig. 2 Brolsma’s curve
표 Table 1 Berth particular and operation regulations
그림 Fig. 3 Scatter plot of berthing velocity
표 Table 2 Number of data collected by DWT
표 Table 3 Frequency count of berthing velocity
그림 Fig. 4 Fender performance curve
그림 Fig. 5 Average freight rate assessment(AFRA) scale
그림 Fig. 6 Frequency distribution of berthing velocity
그림 Fig. 7 Result of K-S test
그림 Fig. 8 Result of A-D test
표 Table 4 Test results in K-S test
그림 Fig. 9 Q-Q probability plot
표 Table 5 Test results in A-D test
그림 Fig. 10 Comparison of R square in Q-Q plot
그림 Fig. 11 Probability of exceedance(laden, under 100 K DWT)
표 Table 6 Result for goodness of fit test
그림 Fig. 12 Probability of exceedance(laden, over 100 K DWT)
그림 Fig. 13 Probability of exceedance(ballast, under 100 K DWT)
그림 Fig. 14 Probability of exceedance(ballast, over 100 K DWT)
표 Table 7 Extreme value estimates of the berthing velocity(Laden)
표 Table 8 Extreme value estimates of the berthing velocity(Ballast)

AI 본문요약
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문제 정의

또한 선행연구에서는 접안속도를 측정한 선박의 선적상태에 대한 고려가 제대로 이루어지지 못하였다는 한계점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 선박의 규모와 재화상태에 따른 구분으로 접안속도가 어떤 확률분포에 적합한지 비교하였다.
6과 같이 히스토그램과 확률분포함수를 비교 하여 어떤 확률분포와 가장 적합한지를 육안으로 확인하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 일반적으로 확률분 포함수의 적합도 검정에 많이 사용하고 있는 K-S 검정, A-D 검정, Q-Q 플롯을 종합적으로 비교 분석하여 접안속도의 실측데이터에 가장 적합한 확률분포함수를 확인하였다.
이를 통해 부두와 선박간의 접촉사고로 이어지는 것을 막아 부두 사용 수명을 연장할 수 있는 효과를 기대할 수 있다. 따라서 본연구에서는 국내의 한 탱커부두에서 실측한 접안속도를 분석 하여 해당 부두에 대한 적절한 접안속도를 설계하기 위한 기초자료를 만들고자 하였다.
본 연구는 국내에서 측정한 접안속도 데이터의 확률분포 특성을 파악하고 이를 이용하여 초과확률에 해당하는 접안속도 예측값을 계산하였다는 데 의의가 있다. 하지만 많은 부두에서 다양한 선종의 데이터를 분석하지 못하였다는 한계점이 있으므로 여러 선종 및 부두에 대한 데이터를 취합하여 추가 분석할 필요가 있다.
본 연구에서는 접안속도의 실측데이터의 빈도수 분포를 확률분포함수와 비교하여 가장 적합한 확률분포함수를 확인 하고자 하였다. 여러 확률분포함수가 존재하지만, 접안속도 분포 특성에 많이 사용되는 정규분포, 대수정규분포, 와이블 (Weibull)분포, 3가지의 확률분포함수를 이용하였다.
하지만 국내에서는 이러한 국제적인 흐름에 불구하고 접안속도의 연구가 미비한 것으로 확인되었다. 해당부두에 적합한 접안속도의 특성값을 확인하는 것은 접안에너지가 과다하게 발생하는 것을 사전에 방지하고자 하는 목적이 있다. 이를 통해 부두와 선박간의 접촉사고로 이어지는 것을 막아 부두 사용 수명을 연장할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.

제안 방법

(2) 접안속도의 확률분포 특성을 이용하여 1/1,000, 1/10,000의 초과확률에서 접안속도 예측치를 계산하였다. 실측값을 바탕으로 계산된 예측치가 1/1,000과 1/10,000의 초과 확률에서 만재상태 시 소형선박일 경우 약 43cm/s, 56cm/s 로 상당히 높은 접안속도를 가지며, 대형선박은 약 23cm/s, 28cm/s로 소형선박보다는 낮은 속도이지만 설계접안속도 값을 크게 상회하는 것을 확인하였다.
13, 14와 같이 그래프를 생성하였 다. 경하상태 선박의 경우에는 적합도 검정 결과 와이블분포가 가장 적합한 것으로 확인되었기 때문에 이에 해당되는 예측치를 채택하였다. 와이블분포에 해당하는 예측치를 정리하면 Table 8과 같다.
따라서 본 연구에서는 실측 접안속도를 측정하고 이 데이터를 선박의 재화상태(Laden, ballast condition)와 규모(10만톤 기준)에 따라 4가지 상태로 구분하여 분석하였다. 구분된 데이터를 각각의 확률 분포 특성을 확인하였으며 이를 통해 초과확률 개념에서의 접안속도 예측치를 계산하였다.
우선, 선박의 재화상태와 규모에 따라 데이터를 구분한 후, 접안속도 실측치 분포에 가장 적합한 확률 분포 함수를 확인 하였다. 그 후 중앙값 순위(Median rank) 추정식을 이용하여 초과확률 개념인 1/1,000, 1/10,000 확률에서의 예측 접안속도를 계산하여 만재상태와 경하상태로 구분하여 제시하였다. 그 결과는 아래에서 정리한 바와 같다.
식 (1)과 같이 접안에너지는 접안속도 뿐만 아니라 선박의질량(Displacement)과도 관련되어 있으므로, 선박의 규모가작을 경우, 상대적으로 높은 접안속도로 접안하더라도 접안 에너지가 작아질 수 있기 때문에 접안속도와 배수톤수 즉, 선박의 규모를 함께 분석할 필요가 있다. 따라서 본 연구에 서는 선박의 규모를 대표하는 DWT과 선박질량에 영향을 주는 선적상태(Loading condition)에 따라 선박을 구분하여 접안속도를 분석하였다.
따라서 본 연구에서는 실측 접안속도를 측정하고 이 데이터를 선박의 재화상태(Laden, ballast condition)와 규모(10만톤 기준)에 따라 4가지 상태로 구분하여 분석하였다. 구분된 데이터를 각각의 확률 분포 특성을 확인하였으며 이를 통해 초과확률 개념에서의 접안속도 예측치를 계산하였다.
1cm/s의 높은 정확도를 가진다. 따라서 일반 항해 속도보다 상대적으로 느린 속도를 가지는 접안 작업의 특성상 DAS 을 이용하여 접안속도를 측정하였다.
마지막으로 확률분포함수를 검정하기 위해 Fig. 9와 같이선박의 재화상태, 규모에 따라 4가지 상태로 구분하여 Q-Q 플롯을 시행하였다. 위의 K-S 검정과 A-D 검정과는 다르게 Q-Q 플롯은 그래프로 표시하여 비교 검정할 수 있는 시각적인 확인방법이다.
해당 그래프에서점은 실측치이고, 확률분포에 해당하는 예측치는 선으로 표시하여 오버레이 하였다. 만재상태에서의 적합도 검정 결과, 대수정규분포가 가장 적합한 것으로 확인되었기 때문에 대수 정규분포의 예측치를 채택하였다. 대수정규분포에 해당하는 예측 접안속도를 정리하면 Table 7과 같다.
본 연구에서는 여러 가지 적합도 검정법으로 실측 접안속 도의 확률분포를 추정하였다. 이를 바탕으로 초과확률 개념에서의 예측 접안속도를 계산하였다.
위의 식은 접안속도 실측치를 작은 값부터 순서대로 나열을 시킨 후 그에 해당하는 실측값의 순위 j에 대한 중앙값 순위를 나열하는 방식으로 이를 이용하여 1/1,000, 1/10,000의 초과확률에 대한 예측치를 추정하였다. 여기에서도 선박의규모 및 재화상태에 따라 4가지 조건으로 구분하여 초과확률개념의 접안속도 예측치 그래프를 비교 평가하였다.
우선, 실측 접안속도의 확률분포 특성을 확인하기 위하여 Fig. 6과 같이 실측데이터의 빈도수를 히스토그램(Histogram) 으로 표현하고 확률분포함수를 오버레이(Overlay)하여 비교 하였다.
본 연구에서는 여러 가지 적합도 검정법으로 실측 접안속 도의 확률분포를 추정하였다. 이를 바탕으로 초과확률 개념에서의 예측 접안속도를 계산하였다.
이에 따라 본 연구에서는 K-S 검정, A-D 검정, Q-Q플롯을 이용하여 종합적으로 접안속도의 실측치 분포와 여러 확률분포함수의 적합도를 검정하였다. 검정 결과인 Table 6에서 선박의 재화상태에 따라 적합한 확률분포모형이 다름을확인하였으며, 만재상태에서는 대수정규분포가 가장 적합하 며, 경하상태에서는 와이블분포가 적합함을 확인하였다.
적합도 검정 결과, 만재상태에서는 대수정규분포, 경하상 태에서는 와이블분포가 가장 적합한 확률분포함수로 확인되어졌기 때문에 초과확률 개념에서의 예측 접안속도는 각각 선박의 재화상태에 따라 대수정규분포와 와이블분포의 예측 접안속도를 대입하도록 하였다.
전체 데이터를 선박의 규모 10만 톤 기준으로 재화상태는 만재, 경하상태로 나누어, 다음과 같이 4가지 상태로 구분하 였다.
하지만 본 연구에서는 보다 정확한 검정을 위하여 결정계수(R²,Rsquare)를 각각 비교하였다. 그 결과는 Fig.

대상 데이터

데이터는 2017년 3월부터 2018년 7월까지 약 17개월 간 대상 부두에 접안한 선박에서 측정한 데이터를 취합하여 사용하였다. 측정된 데이터의 수는 Table 2와 같이 총 207 척의 선박이었다.
본 연구에서 접안속도를 측정한 부두는 국내에 위치한 탱커선 전용 부두로, 접안가능한 선박의 최대 규모에 따라 Jetty 1-3로 구분되어 있으며, 대상 부두의 제원 및 운영규정은 Table 1과 같다.
실측 접안속도 데이터의 측정은 해당 부두에 설치되어 있는 접안보조장치(DAS, Docking Aids System)를 이용하였다. 일반적으로 항해속도를 분석할 때 사용하는 선박 자동식별장치(AIS, Automatic Identification System)의 속도 데이터는 측정단위가 0.
측정된 데이터의 수는 Table 2와 같이 총 207 척의 선박이었다. 여기서는 총 207척의 선박의 접안속도 데이터 중 만재, 경하상태를 알 수 없는 17척의 선박을 제외한 190척의 데이터를 분석하였다. Fig.
데이터는 2017년 3월부터 2018년 7월까지 약 17개월 간 대상 부두에 접안한 선박에서 측정한 데이터를 취합하여 사용하였다. 측정된 데이터의 수는 Table 2와 같이 총 207 척의 선박이었다. 여기서는 총 207척의 선박의 접안속도 데이터 중 만재, 경하상태를 알 수 없는 17척의 선박을 제외한 190척의 데이터를 분석하였다.

이론/모형

여기서는 초과확률 개념에서 예측을 위해 Benard and Boslevenbach(1953)이 고안한 중앙값 순위(Median rank) 추정법을 따라 식 (14)와 같이 계산한다.
본 연구에서는 접안속도의 실측데이터의 빈도수 분포를 확률분포함수와 비교하여 가장 적합한 확률분포함수를 확인 하고자 하였다. 여러 확률분포함수가 존재하지만, 접안속도 분포 특성에 많이 사용되는 정규분포, 대수정규분포, 와이블 (Weibull)분포, 3가지의 확률분포함수를 이용하였다. 각각의확률분포함수 식은 식 (3)-(5)와 같다.

성능/효과

(1) 실측 접안속도의 확률분포 특성을 3가지 적합도 검정 법(K-S test, A-D test, Q-Q plot)을 이용하여 비교 분석한 결과, 재화상태에 따라 다른 확률분포 특성을 확인할 수 있었다. 만재상태로 접안하는 선박의 접안속도는 대수정규분포 (Lognormal distribution)에 가장 적합함을 확인하였으며, 경하상태로 접안하는 선박의 경우에는 와이블분포에 가장 적합 함을 확인하였다.
(b) 모두 대수정규분포에서 가장 작은 검정통계량이확인되었으며, 경하상태에서는 와이블분포에서 가장 작은 검정통계량을 확인하였다.
Q-Q 플롯에서의 적합도 검정은 해당 데이터가 y=x의 직선에 가까이 분포하여 있는지 유무로 판단한다. (a),(b)의 만재상태의 경우에는 대수정규분포의 데이터 분포가 가장 직선에 가까이 분포하는 것으로 보아 대수정규분포와의 적합도가높음을 확인할 수 있으며, (c),(d)의 경하상태에서는 와이블 분포의 데이터가 가장 직선에 가까운 것을 보아 와이블분포에 적합함을 확인하였다.
K-S 검정의 유의수준 1%, 5%에 해당되는 기각한계값과 검정통계량 D 값을 비교해본 결과, 모든 조건에서 각각의 확률분포에 채택됨을 확인할 수 있었다.
이에 따라 본 연구에서는 K-S 검정, A-D 검정, Q-Q플롯을 이용하여 종합적으로 접안속도의 실측치 분포와 여러 확률분포함수의 적합도를 검정하였다. 검정 결과인 Table 6에서 선박의 재화상태에 따라 적합한 확률분포모형이 다름을확인하였으며, 만재상태에서는 대수정규분포가 가장 적합하 며, 경하상태에서는 와이블분포가 적합함을 확인하였다.
K-S 검정은 식 (6)과 같이 검정 통계량 D를 계산하여 비교한다. 검정 통계량이 작게 나올수록 해당 확률분포함 수와 적합도가 높은 것으로 확인할 수 있다.
결과, 만재상태의 경우에는 10만미만, 이상 선박에서 대수정규분포가 유의수준 1%, 5% 모두에서 채택되었다. 경하상태에서는 10만 톤 이상의 선박에서 유의수준 5%를 제외하고 와이블분포가 모두 채택됨을 확인 하였다.
실측값을 바탕으로 계산된 예측치가 1/1,000과 1/10,000의 초과 확률에서 만재상태 시 소형선박일 경우 약 43cm/s, 56cm/s 로 상당히 높은 접안속도를 가지며, 대형선박은 약 23cm/s, 28cm/s로 소형선박보다는 낮은 속도이지만 설계접안속도 값을 크게 상회하는 것을 확인하였다. 경하상태의 경우, 소형선박은 약 26cm/s, 31cm/s로 만재상태인 소형선박의 경우보다는 낮은 것으로 확인되었고, 대형선박은 약 29cm/s, 35cm/s 로 다소 높은 접안속도로 접안함이 추정되었다. 이를 통해 설계 접안속도가 현실과 맞지 않게 너무 낮게 설정되어 있음을 확인할 수 있을 뿐만 아니라 기준을 초과하는 접안속도로 접안함으로 인해 발생할 수 있는 접안사고의 발생가능성이높음을 알 수 있다.
항만에 입항하여 안전한 접근속력(Approaching speed)으로 부두에 가까워지는 접근 과정(Approaching)이 접안의 첫 번째 단계이다. 두 번째로, 부두시설에 근접하여 선체를 접안 부두와 평행한 자세로 유지한 채, 방충재(Fender)등의 시설물에 첫 번째 접촉을 하는 접안 과정(Berthing)을 거친다. Roubos et al.
3을 보면, 만재, 경하선박 모두 선박의 규모가커짐에 따라 접안속도는 작아지는 경향을 확인할 수 있다. 또한 15만 톤을 넘는 대형선박의 접안속도를 보면, 대부분 설계 접안속도인 12-15cm/s를 넘지 않는 것을 확인할 수 있지만 다수의 10만 톤 미만의 소형선박들이 설계접안속도를 초과하는 것을 확인할 수 있다. 이는 접안에너지 산정식과관련이 있다.
10만 톤 이상, 만재상태인 선박의 경우에는 1/100의 확률 까지는 약 17cm/s로 설계접안속도와 큰 차이가 없지만, 이를 초과하는 1/1,000과 1/10,000의 확률에서는 약 23cm/s, 28cm/s의 높은 접안속도를 가지므로 대부분의 만재선박의 경우 설계접안속도보다 빠른 속도로 접안하는 것을 알 수 있다. 또한, 만재상태인 선박 중 10만 톤 미만, 이상의 경우를 비교해보면, 소형선박보다 대형선박의 예측치가 작음을 확인 하였다.
(1) 실측 접안속도의 확률분포 특성을 3가지 적합도 검정 법(K-S test, A-D test, Q-Q plot)을 이용하여 비교 분석한 결과, 재화상태에 따라 다른 확률분포 특성을 확인할 수 있었다. 만재상태로 접안하는 선박의 접안속도는 대수정규분포 (Lognormal distribution)에 가장 적합함을 확인하였으며, 경하상태로 접안하는 선박의 경우에는 와이블분포에 가장 적합 함을 확인하였다.
10과같다. 만재상태에서는 선박의 규모와 관계없이 모두 대수정 규분포, 경하상태에서는 와이블분포에서 결정계수가 가장 높은 것으로 확인되어 K-S 검정과 A-D 검정의 검정 결과와 유사한 결과를 확인하였다.
모든 조건에서 각각의 확률분포에 채택되었던 K-S 검정 결과와는 다르게 A-D 검정
결과, 만재상태의 경우에는 10만미만, 이상 선박에서 대수정규분포가 유의수준 1%, 5% 모두에서 채택되었다. 경하상태에서는 10만 톤 이상의 선박에서 유의수준 5%를 제외하고 와이블분포가 모두 채택됨을 확인 하였다.
본 연구의 계산 결과를 통해 해당 부두에 발생할 수 있는 접안속도를 예측할 수 있었다. 이러한 예측치를 이용하여 현재의 설계값과 비교하였을 때, 항만 및 부두 시설을 추가 보강하는 등 설계접안속도를 상향시킬 필요성이 있음을 확인하 였다.
(2) 접안속도의 확률분포 특성을 이용하여 1/1,000, 1/10,000의 초과확률에서 접안속도 예측치를 계산하였다. 실측값을 바탕으로 계산된 예측치가 1/1,000과 1/10,000의 초과 확률에서 만재상태 시 소형선박일 경우 약 43cm/s, 56cm/s 로 상당히 높은 접안속도를 가지며, 대형선박은 약 23cm/s, 28cm/s로 소형선박보다는 낮은 속도이지만 설계접안속도 값을 크게 상회하는 것을 확인하였다. 경하상태의 경우, 소형선박은 약 26cm/s, 31cm/s로 만재상태인 소형선박의 경우보다는 낮은 것으로 확인되었고, 대형선박은 약 29cm/s, 35cm/s 로 다소 높은 접안속도로 접안함이 추정되었다.
실측한 접안속도 데이터를 이용하여 예측값을 계산한 결과, 예측치가 해당 부두의 설계접안속도를 대부분 초과하는 것을 알 수 있었다. 이를 통해 설계값이 실제 접안하는 선박의 속도와 맞지 않음을 확인하였으며, 이를 상향시킬 필요가 있음을 확인할 수 있었다.
Table 3은 전체 실측데이터의 누적 분포표를 나타낸 것이다. 여기서 해당 부두의 설계접안속도인 12-15cm/s까지의 누적 분포는 약 95%로 상당수의 선박이 설계접안속도 범주에 속해서 안전하게 접안함을 알 수 있지만 나머지 선박은 안전한 접안속도를 벗어남을 확인할 수 있었다. 특히 24-26cm/s를 초과하는 선박이 있는 것으로 보아 이에 대한 대책이 필요함을 확인하였다.
우선, 선박의 재화상태와 규모에 따라 데이터를 구분한 후, 접안속도 실측치 분포에 가장 적합한 확률 분포 함수를 확인 하였다. 그 후 중앙값 순위(Median rank) 추정식을 이용하여 초과확률 개념인 1/1,000, 1/10,000 확률에서의 예측 접안속도를 계산하여 만재상태와 경하상태로 구분하여 제시하였다.
8은 A-D 검정의 수정된 검정통계량 A* 값을 각각의확률분포함수와 비교한 그래프이다. 위의 K-S검정과 유사하게 만재상태에서는 대수정규분포와 대체로 적합하며, 만재상 태의 경우, 와이블분포에 적합한 것을 확인하였다.
본 연구의 계산 결과를 통해 해당 부두에 발생할 수 있는 접안속도를 예측할 수 있었다. 이러한 예측치를 이용하여 현재의 설계값과 비교하였을 때, 항만 및 부두 시설을 추가 보강하는 등 설계접안속도를 상향시킬 필요성이 있음을 확인하 였다.
만재상태로 접안하였던 선박 중 10만 톤 이상, 이하인 (a),(b) 모두 대수정규분포에서 가장 작은 검정통계량이확인되었으며, 경하상태에서는 와이블분포에서 가장 작은 검정통계량을 확인하였다. 이를 통해 K-S 검정 결과로는 만재 상태일 경우에는 대수정규분포, 경하상태는 와이블분포와 가장 적합함을 유추할 수 있다.
경하상태의 경우, 소형선박은 약 26cm/s, 31cm/s로 만재상태인 소형선박의 경우보다는 낮은 것으로 확인되었고, 대형선박은 약 29cm/s, 35cm/s 로 다소 높은 접안속도로 접안함이 추정되었다. 이를 통해 설계 접안속도가 현실과 맞지 않게 너무 낮게 설정되어 있음을 확인할 수 있을 뿐만 아니라 기준을 초과하는 접안속도로 접안함으로 인해 발생할 수 있는 접안사고의 발생가능성이높음을 알 수 있다.
실측한 접안속도 데이터를 이용하여 예측값을 계산한 결과, 예측치가 해당 부두의 설계접안속도를 대부분 초과하는 것을 알 수 있었다. 이를 통해 설계값이 실제 접안하는 선박의 속도와 맞지 않음을 확인하였으며, 이를 상향시킬 필요가 있음을 확인할 수 있었다. 또한 설계접안속도를 초과하는 선박이 발생함으로 인한 사고 개연성은 충분히 존재하므로 이에 대한 대책마련이 필요하다.

후속연구

이를 통해 설계값이 실제 접안하는 선박의 속도와 맞지 않음을 확인하였으며, 이를 상향시킬 필요가 있음을 확인할 수 있었다. 또한 설계접안속도를 초과하는 선박이 발생함으로 인한 사고 개연성은 충분히 존재하므로 이에 대한 대책마련이 필요하다. 본 연구에서는 실제의 선박 충격력을 의미하는 접안에너지가 아닌, 접안속도 측면에서만고려했다는 데에 그 한계점이 있다.
하지만 많은 부두에서 다양한 선종의 데이터를 분석하지 못하였다는 한계점이 있으므로 여러 선종 및 부두에 대한 데이터를 취합하여 추가 분석할 필요가 있다. 또한 접안속도에 영향을 미치는 요소 식별을 통해 선박과 부두 간의 접촉사고를 방지하기 위한 대책을 마련하는 것을 향후 과제로 남긴다.
또한 설계접안속도를 초과하는 선박이 발생함으로 인한 사고 개연성은 충분히 존재하므로 이에 대한 대책마련이 필요하다. 본 연구에서는 실제의 선박 충격력을 의미하는 접안에너지가 아닌, 접안속도 측면에서만고려했다는 데에 그 한계점이 있다. 하지만 현재 국내에서 적정 접안속도를 설계함에 있어 기초 자료가 제대로 마련되어 있지 않기 때문에, 본 논문에서의 예측결과를 설계접안속도 설정함에 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
톤 미만인 소형선박이 10만 톤 이상의 대형선박보다 다소 느린 예측치를 갖는 것을 확인하였다. 이는 대형선박의 데이터 수가 11개로 비교적 적은 데이터를 분석하였기 때문에 예측의 신뢰성이 떨어지는 것으로 추후 재분석할 필요가 있다.
본 연구는 국내에서 측정한 접안속도 데이터의 확률분포 특성을 파악하고 이를 이용하여 초과확률에 해당하는 접안속도 예측값을 계산하였다는 데 의의가 있다. 하지만 많은 부두에서 다양한 선종의 데이터를 분석하지 못하였다는 한계점이 있으므로 여러 선종 및 부두에 대한 데이터를 취합하여 추가 분석할 필요가 있다. 또한 접안속도에 영향을 미치는 요소 식별을 통해 선박과 부두 간의 접촉사고를 방지하기 위한 대책을 마련하는 것을 향후 과제로 남긴다.
본 연구에서는 실제의 선박 충격력을 의미하는 접안에너지가 아닌, 접안속도 측면에서만고려했다는 데에 그 한계점이 있다. 하지만 현재 국내에서 적정 접안속도를 설계함에 있어 기초 자료가 제대로 마련되어 있지 않기 때문에, 본 논문에서의 예측결과를 설계접안속도 설정함에 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	접안에너지에 영향을 주는 요소는 무엇인가?	주로 선박의 접안에너지에 영향을 주는 요소는 선박의 질량, 접안속도 및 접안각도, 수심 및 그로 인한 UKC, 예인선의 영향과 선박 조종성능, 바람, 조류 및 파랑 등의 외력 조건 그리고 항만 시설물의 구조적 특징 등이 있다.
	선적 및 하역 작업에서 각별한 주의가 필요한 이유는 무엇인가?	마지막으로 접안작업을 마친 후에는 계류삭 등을 이용하여 부두 시설에 안전하게 정박하여 있을 수 있도록 계류삭, 방충재, 곡주 등에 대한 계류 상태를 모니터링 하게 된다. 이러한 3가지 절차를 모두 안전하게 마쳐야만 선박은 해당 부두에서 안전하게 선적 및 하역 작업을마칠 수 있으며, 이러한 접근 및 접안 과정 중 선박이 과다한 접근 속도(Approaching speed) 혹은 접안 속도(Berthing velocity)를 가지게 된다면 부두 시설의 파손과 선박에 대한 손상으로 이어질 수가 있기 때문에 각별한 주의가 필요하다.
	Brolsma의 곡선은 문제점은 무엇인가?	Brolsma의 접안속도 관련 곡선은 1970년대에 제안된 이후, 현재까지도 많은 국가에서 참조로 하고 있지만 오랜 기간 개정되지 않아, 여러 한계점이 있기 때문에 개정의 필요성이 있다(Berkett Rankine, 2010; British Standards Institution, 2014).

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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